雷達遙感對建筑物震害信息提取方法的綜述

高憲慧

珠海市測繪院，廣東珠海 519000

地震屬于自然災害中危害最大的一種，想要降低地震災害的影響和損失，必須要在地震發生之后，快速獲取震害信息空間分布情況，實現對人力、物力資源的有效配置。以往在獲取震害信息方面以現場調查以及實地勘測方式為主，雖然能夠保證信息獲取的準確性和正確性，但是需要花費較長時間，工作量大，信息獲取效率低。另外，在嚴重震害出現后，交通以及信息往往會出現癱瘓，勘察人員很難深入災區詳細調查震害情況。遙感技術不受地面因素限制、快速、準確，在震害信息獲取方面有著非常廣泛的應用。雷達遙感屬于遙感的一種特殊類型，對于太陽輻射依賴小，不受雨雪等因素限制，能夠全天候作業，震后快速獲取災區遙感影響，發展潛力大，本文就雷達遙感建筑物震害信息提取方法展開研究分析。

1 信息提取技術

1.1 信息提取技術發展

遙感技術以遙感數據獲取、遙感應用以及信息提取作為核心，信息提取與遙感應用以及數據獲取之間存在有十分密切的聯系。以雷達傳感器發展為基礎支撐雷達遙感震害提取信息技術發展。

1.2 信息提取方法分類

信息提取方法根據當前的自動化水平有兩種不同類型，一種為目視解譯，另一種為計算機自動信息提取。在計算機自動提取方面，可以根據雷達影像時相數將其分為單時相和多時相。在單時相提取方法方面，有基于影響極化特征方式以及基于應先紋理特征方式，在多事項方法方面，有基于相干特征變化檢測以及基于強度特征變化檢測等。另外，在單時相方面，也可以應用強度特征，在多時相方面，也可以應用極化特征。

1.2.1 目視解譯

目視解譯主要是目視判斷建筑物破壞情況，以分析建筑物雷達影響表現特征為基礎。選擇目視解譯方式，必須要做好目視解譯標志的建立，雷達圖像目視解譯標志有尺寸、陰影、灰調、形狀等，這些方面標志受到雷達系統參數，如波長、入射角方面因素，以及目標物參數，如表面粗糙度、面散射特性、方向特性等方面因素影響。目視解譯過程中需要對這些方面因素有充分的分析考慮。

在雷達遙感技術發展過程中，雷達遙感影像的空間分布率越來越高，能夠滿足震害目視解譯方面的實際需要，在之前的玉樹地震中，高分辨率雷達遙感影響發揮了非常重要的作用。為了進一步提高雷達遙感影響目視解譯效率，有專家提出通過雷達遙感模擬輔助雷達遙感影像目視解譯。描繪城區完整建筑以及損毀建筑的三維建模，應該射線跟蹤電磁計算方式等方法模擬不同地震災害下建筑物雷達遙感模擬圖像，為之后的城區建筑震害解譯積累經驗。

雷達遙感屬于主動遙感，在影像方面，透視收縮以及疊掩現象很難有效避免，另外存在嚴重的斑點噪聲，很大程度上增大了雷達影響目視解譯難度。在目視解譯雷達影像建筑物時，不僅要熟悉相關的解譯標志，同時還需要對建筑物結構、排列方向等方面情況展開充分全面的分析考慮，與雷達入射角、雷達波長等方面情況結合在一起。分析人員需要深入了解雷達成像機理，正確識別雷達圖像震害信息。

1.2.2 計算機自動信息提取

計算機自動信息提取主要是采取計算機圖像處理措施，通過多時相圖像變換檢測，分析建筑物震害信息。

在單時相影響震害信息提取方面，主要是結合震后一期影響，通過對紋理特征以及極化特征的分析，探討在建筑震害方面信息，選擇紋理特征方式，高分辨率遙感影響有著非常豐富的紋理信息。在遙感影響上，會表現出不同的紋理特征，獲取建筑倒塌方面信息，但是該方式當前在實際應用中還不是十分成熟，不同方法有不同的應用效果和鑒別能力，雷達遙感建筑震害信息提取還需要結合實際情況科學合理的具體分析方法。選擇極化特征方式，極化信息在地物方向以及形狀方面有著較大的敏感性，屬于當前雷達遙感城市一項重要應用工具，倒塌房屋以及完好房屋在極化特征方面存在有較大的差異性，通過不同的極化特征，能夠實現對倒塌房屋和完好房屋的有效區分，基于極化特征分類方法在實際應用中還有著較多的限制。首先分類結果會很大程度上受到閥值選擇因素影響；其次很難實現對倒塌房屋以及與衛星飛行方向不平行房屋的有效區分；最后數據源方面存在較大限制。

在多時相影像震害信息提取方面，主要結合震前、震后不同影像，通過檢測變化方式對建筑倒塌情況進行判斷。基于雷達遙感強度特征檢測方法，借助雷達遙感散后向射強度特征差異獲取震害信息，地震后，被破壞建筑向后散射強度會出現一定的下降，通過這種方式實現對建筑物震害的有效識別。基于雷達遙感相干特征變化檢測方法，雷達遙感影響不僅能夠記錄地物后向散射強度信息，同時還能記錄相位信息，可以針對雷達遙感影響展開干涉處理。基于強度特征和相干特征綜合分析，當前在具體強度特征對震害提取有效方面還存在有較大的爭議性，相干特征非常容易受到成像時間間隔、波長以及衛星空間位置等方面因素影響。另外，應用震前、震后雷達遙感幅度圖像比值，能夠有效區別地震前后建筑變化情況，建筑破壞程度與相干系數變化指數有著非常大的相關性。

2 信息提取方法對比

2.1 目視解譯

目視解譯影像數1幅，準確度以及精確度相對較高，對于分析人員有著非常嚴格的要求，工作量大，需要花費較長分析時間，一直是建筑物震害解譯主要方式之一，有著非常廣泛的應用。

2.2 紋理特征分類

紋理特征分類影像數1幅，不需要震前建立影像，在影像空間分布率方面要求較為嚴格，但是容易被噪音干擾。

2.3 極化特征分類

極化特征分類影像數1幅，不需要震前建立影像，有著非常高的分類精度，很難實現對倒塌房屋與衛星軌跡不平行房屋的有效區分，但是數據源相對較少，沒有足夠的空間分布律。

2.4 強度變換檢測

強度變換檢測影像數2～3幅，對于影響的需求量少，算法復雜性低，有著類似的成像條件。

2.5 相干變換檢測

相干變換檢測影像數超過3幅，對于影響的需求量大，與成像幾何以及影響獲取時間存在十分密切的聯系。

3 存在的問題和發展趨勢

雷達遙感影像在建筑倒塌信息提取方面有較大的難度，主要是因為雷達遙感屬于主動遙感，影像上透視收縮以及疊掩現象很難避免，斑點噪聲嚴重。建筑物影像特征不僅受到自身特征因素影響，同時還受到雷達入射方向、極化方式等方面因素影響。當前建筑形態多種多樣，排列方式以及分布特征有著較大的地域性差異，最終增大雷達影像特征差異，同時還會受到植被、道路等因素影響。

雷達遙感影像目視解譯需要分析人員有較高的專業技術水平，誤判情況無法避免，地形起伏較大區域甚至很難應用目視解譯。就計算機自動信息提取而言，目視解譯方式現階段有著非常廣泛的應用，還將持續應用較長時間。自動信息提取方式能夠很大程度上減少工作人員的任務量，但是當前自動信息提取精度還很難滿足實際需要，很多方法只有在特殊情況下才能有效應用。

當前雷達遙感數據源越來越多，在建筑物震害信息提取方面，雷達遙感技術將會發揮出越來越重要的作用，向著多源數據協同分析方向發展。另外，不管是基于紋理特征方式還是基于極化特征方式，都僅應用了雷達遙感部分特征，分類精度受較大限制。面向對象技術可以將雷達遙感影像多方面特征充分發揮出來，使分類精度得到顯著提高。當前雷達遙感影像空間分辨率越來越高，全極化雷達遙感影響數據越來越多，面向對象技術所發揮的作用也將越來越大。

4 結語

雷達遙感能夠實現全天候、全天時觀測，在地震災害應急方面所發揮出的價值不斷提高。回顧分析在建筑物震害中雷達遙感信息提取發現，對當前不同雷達遙感建筑物震害信息提取方式對比。當前在雷達遙感影響方面提取建筑物震害信息有著非常大的難度，以目視解譯方式為主。但是因為雷達遙感成像機理存在有較大的特殊性，現實地理環境有著較大的復雜性特點，目視解譯方式非常容易出現誤判，必須要選擇專業水平高、經驗豐富的解譯人員。在疊掩嚴重情況下，建筑震害判讀準確性將受到極大影響，在不同條件下應用多種自動信息提取方式，總精度仍不是十分理想。隨著遙感技術的發展，高時空分辨率、多極化雷達遙感數據源越來越多，面向對象技術等信息提取方式的發展，雷達遙感技術在震害分析方面將會發揮出越來越重要的價值和作用。

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